package 数据结构.栈_队列;

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;

/**
 * @author Zhu
 * @Description
 * @create 2023-02-24
 */
public class JZ59滑动窗口的最大值 {
    /**
     *  给定一个长度为 n 的数组 num 和滑动窗口的大小 size ，找出所有滑动窗口里数值的最大值。
     *
     */
    //暴力法
    public ArrayList<Integer> maxInWindows(int [] num, int size) {
        if(size> num.length || num.length == 0 || size==0)
            return  null;

        ArrayList<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
        for(int i = 0; i <= num.length - size; i++){
            int max = 0;
            for(int j=i;j<i+size;j++){
                if(num[j]>max)
                    max = num[j];
            }
            res.add(max);
        }
        return res;
    }

    //双向队列

    /**
     * 思路：
     *
     * 我们都知道，若是一个数字A进入窗口后，若是比窗口内其他数字都大，那么这个数字之前的数字都没用了，因为它们必定会比A早离开窗口，
     * 在A离开之前都争不过A，所以A在进入时依次从尾部排除掉之前的小值再进入，
     * 而每次窗口移动要弹出窗口最前面值，因此队首也需要弹出，所以我们选择双向队列。
     *
     *
     * step 1：维护一个双向队列，用来存储数列的下标。
     * step 2：首先检查窗口大小与数组大小。
     * step 3：先遍历第一个窗口，如果即将进入队列的下标的值大于队列后方的值，依次将小于的值拿出来去掉，再加入，保证队列是递增序。
     * step 4：遍历后续窗口，每次取出队首就是最大值，如果某个下标已经过了窗口，则从队列前方将其弹出。
     * step 5：对于之后的窗口，重复step 3，直到数组结束。
     */
    public ArrayList<Integer> maxInWindows2(int [] num, int size) {
        ArrayList<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
        ////窗口大于数组长度的时候，返回空
        if(size <= num.length && size != 0){
            //双向队列
            ArrayDeque<Integer> dq = new ArrayDeque<Integer>();
            //先遍历一个窗口
            for(int i = 0; i < size; i++){
                while(!dq.isEmpty() && num[dq.peekLast()] < num[i])
                    dq.pollLast();
                dq.add(i);
            }
            //遍历后续数组元素
            for(int i = size; i < num.length; i++){
                //取窗口内的最大值
                res.add(num[dq.peekFirst()]);
                while(!dq.isEmpty() && dq.peekFirst() < (i - size + 1))
                    //弹出窗口移走后的值
                    dq.pollFirst();
                //加入新的值前，去掉比自己先进队列的小于自己的值
                while(!dq.isEmpty() && num[dq.peekLast()] < num[i])
                    dq.pollLast();
                dq.add(i);
            }
            res.add(num[dq.pollFirst()]);
        }

        return res;
    }

}
